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关于MongoDB,我们能看到的资料,基本都是在指导大家如何使用MongoDB,但是,MongoDB内部是如何运作的,资料不是很多。
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阅读使用手册,会有很多疑惑之处。例如,有人说,MongoDB 等同于分布式的 MySQL。它把一个Table ,按 row,分割成多个Shards,分别存放在不同的 Servers 上。这种说法是否正确?
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不深入了解 MongoDB 的内部结构,就无法透彻地回答类似问题。这个系列文章,就来和大家探讨MongoDB的内部的工作方式。
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) ~1 U7 X+ ?- @# w图1-1 MongoDB架构图 2 Y% L) l; |0 ]/ U$ r/ G7 Q4 H) |
/ x% _2 w; A9 Y. {7 l MongoDB 通常运行在一个服务器集群上,而不是一个单机。图1-1,描述了一个MongoDB集群的基本组成部分,包括若干shards,至少一个config server,至少一个routing servers(又称 mongos)。6 t1 b- i& t8 M" ~
% ^7 ?# {) }* d* D0 ~. uShards
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MongoDB的最基本的数据单元,叫document,类似于关系式数据库中的行 row。一系列documents,组成了一个collection,相当于关系式数据库中的table。当一个 collection 数据量太大时,可以把该collection按documents切分,分成多个数据块,每个数据块叫做一个chunk,多个chunks聚集在一起,组成了一个shard。
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Sharding 的意义,不仅保障了数据库的扩容(scalability),同时也保障了系统的负载均衡(load balance)。3 L: B# }/ ?3 r4 j! |
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每一个shard存储在一个物理服务器(server)上。Server上运行着mongod进程,通过这个进程,对shard中的数据进行操作,主要是增删改查。* J$ w3 K/ P3 o3 x ^& V
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如果系统中的每个shard,只存储了一份数据,没有备份,那么当这个shard所在的server挂了,数据就丢失了。在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。
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7 \' b. A+ e' R+ K. IShard keys; T( D& y. k: |
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为了把collection切分成不同的chunks,从而存放到不同的shards中,我们需要制定一个切分的方式。
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如前所述,在 MongoDB 数据库中,一个表collection由多个行 documents 组成,而每个 document,有多个属性 fields。同一个 collection 中的不同的 documents,可能会有不同的 fields。例如,有个 collection 叫 Media,包含两条 documents,
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6 P2 t+ @/ Y6 i0 R; V8 n' A& T" s{. q; i( d: G8 t9 U# M. O! f
"ISBN": "987-30-3652-5130-82",( L* u" S- I X& G" e/ ^2 A
"Type": "CD",2 r0 |1 n& R$ P, M2 y7 V0 `( y
"Author": "Nirvana",2 j9 m; ^8 r% B6 @7 I
"Title": "Nevermind",. }# z) l* ~9 C& ?* ]
"Genre": "Grunge",9 p9 ?; N- q, A- F, e( W# @. i
"Releasedate": "1991.09.24",5 Q4 S: j3 F3 U5 q3 Q6 E" E' p$ ?0 F; W
"Tracklist": [; I, l' H/ @" k( `9 [0 ]8 z' N
{. {# C1 P# l+ ]. b/ f
"Track" : "1",7 i i2 c* i2 ^$ g. {
"Title" : "Smells like teen spirit",' v. F" `. j: V* Z0 `
"Length" : "5:02"9 M8 i ?( k/ U4 w/ A
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{
% s- H( t/ v3 M$ Y) ?' k+ H "Track" : "2",
+ Q9 Q* S& S: p) ] "Title" : "In Bloom",
1 t& q U# J' A9 w0 a3 X6 T5 v) {1 T3 ^( X "Length" : "4:15"
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4 R& h/ H! h. C1 ~{2 f1 E$ @6 f: }& B/ U' U$ b
"ISBN": "987-1-4302-3051-9",
# Z+ {5 S1 f: W h4 z: [ "Type": "Book",
. y5 y* O) e/ U "Title": "Definite Guide to MongoDB: The NoSQL Database",) W' J/ D2 r# x3 t' Z
"Publisher": "Apress",
( m8 w8 z) I( s) @3 r* h% g "Author": " Eelco Plugge",
( `- g3 G3 R o6 a "Releasedate": "2011.06.09"
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( ]7 E& R O& r c9 q7 T9 V8 i 假如,在同一个 collection 中的所有 document,都包含某个共同的 field,例如前例中的“ISBN”,那么我们就可以按照这个 field 的值,来分割 collection。这个 field 的值,又称为 shard key。
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在选择shard key的时候,一定要确保这个key能够把collection均匀地切分成很多chunks。6 V, X& @1 \) Q! B" i
9 @7 B6 d$ Y, E" v8 P; S 例如,如果我们选择“author”作为shard key,如果有大量的作者是重名的,那么就会有大量的数据聚集在同一个chunk中。当然,假设很少有作者同名同姓,那么“author”也可以作为一个shard key。换句话说,shard key 的选择,与使用场景密切相关。* N" k! J# ?: b3 `# ]/ n& b# Q# _
5 M9 r F4 t9 u4 y! J2 V2 W 很多情况下,无论选择哪一个单一的 field 作为shard key,都无法均匀分割 collection。在这种情况下,我们可以考虑,用多个 fields,构成一个复合的shard key。
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延续前例,假如有很多作者同名同姓,他们都叫“王二”。用 author 作为 shard key,显然无法均匀切割 collection。这时我们可以加上release-date,组成name-date的复合 shard key,例如“王二 2011”。! ^1 m ^6 W: H9 r
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Chunks6 t' q2 W' c; G8 t" d
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MongoDB按 shard key,把 collection切割成若干 chunks。每个 chunk 的数据结构,是一个三元组,{collection,minKey,maxKey},如图1-2 所示。& j- Z6 }$ ]) n$ ~: \5 u9 ~
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2 z8 r, J+ Y) U+ y% V6 b$ L图1-2 chunk的三元组
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其中,collection 是数据库中某一个表的名称,而 minKey 和 maxKey 是 shard key的范围。每一个 document 的shard key 的值,决定了这条document应该存放在哪个chunk中。$ P7 H: }* t K9 ~
; M0 j/ b. @. U0 l7 Z 如果两条 documents 的 shard keys 的值很接近,这两条 documents 很可能被存放在同一个 chunk 中。 }) k( K5 }# J% @9 a( h) m
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Shard key 的值的顺序,决定了 document 存放的 chunk。在 MongoDB 的文献中,这种切割 collection 的方式,称为order-preserving。
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, t8 S8 C {8 p6 t 一个 chunk最多能够存储64MB的数据。 当某个chunk存储的 documents包含的数据量,接近这个阈值时,一个chunk会被切分成两个新的chunks。" }& [+ R) j. ^' P# f7 N }
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当一个shard存储了过多的chunks,这个shard中的某些chunks会被迁移到其它 shard中。# L# ^7 v+ ]+ {) ^
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这里有个问题,假如某一条 document 包含的数据量很大,超过 64MB,一个 chunk 存放不下,怎么办?在后续章节介绍 GridFS 时,我们会详细讨论。9 X: J ^/ q' M) h- H
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Replica set
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2 V) J' w p4 G; d; W 在生产环境中,为了保证数据不丢失,为了提高系统的可用性(availability),每一个shard被存储多份,每个备份所在的servers,组成了一个replica set。! P2 m1 l) [9 u/ @7 o1 N) B$ _$ Z
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这个replica set包括一个primary DB和多个secondary DBs。为了数据的一致性,所有的修改(insert / update / deletes) 请求都交给primary处理。处理结束之后,再异步地备份到其他secondary中。+ t2 N9 q" p8 a/ j/ D
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Primary DB由replica set中的所有servers,共同选举产生。当这个primaryDB server出错的时候,可以从replica set中重新选举一个新的primaryDB,从而避免了单点故障。! Y- c' I* d1 B( s) d
2 u+ `8 A5 u( b l/ a Replica set的选举策略和数据同步机制,确保了系统的数据的一致性。后文详述。9 c/ M8 f& d# \6 O' G8 [
) h/ n' J9 t/ Q" h+ a4 k$ X2 c( lConfig Server
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Config servers用于存储MongoDB集群的元数据 metadata,这些元数据包括如下两个部分,每一个shard server包括哪些chunks,每个chunk存储了哪些 collections 的哪些 documents。! B& ^ h I/ J2 ^: R2 N/ Z
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每一个config server都包括了MongoDB中所有chunk的信息。* J9 J! e, E1 I8 i
5 ^& D+ u6 z% S/ X6 b Config server也需要 replication。但是有趣的是,config server 采用了自己独特的replication模式,而没有沿用 replica set。: E v, L2 R& P( @! T9 ^
7 P/ B% w x H7 t8 z1 |# ] 如果任何一台config server挂了,整个 config server 集群中,其它 config server变成只读状态。这样做的原因,是避免在系统不稳定的情况下,冒然对元数据做任何改动,导致在不同的 config servers 中,出现元数据不一致的情况。, z: @( |, i# Q* |& y
! U* T1 b+ `0 o( ?1 G4 T7 `1 [# H MongoDB的官方文档建议,配置3个config servers比较合适,既提供了足够的安全性,又避免了更多的config servers实例之间的数据同步,引起的元数据不一致的麻烦。
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7 I0 K& x8 t; V( }% EMongos
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. b) b2 m; d1 a1 ? 用户使用MongoDB 时,用户的操作请求,全部由mongos来转发。
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9 S7 |: t9 T; E w 当 mongos 接收到用户请求时,它先查询 config server,找到存放相应数据的shard servers。然后把用户请求,转发到这些 shard servers。当这些 shard servers完成操作后,它们把结果分别返回给 mongos。而当 mongos 汇总了所有的结果后,它把结果返回给用户。( b J$ ^( l: g
* n3 s$ \! ~% W( ` s Mongos每次启动的时候,都要到config servers中读取元数据,并缓存在本地。每当 config server中的元数据有改动,它都会通知所有的mongos。
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. n% E2 e2 x7 Q' @5 N% z Mongos之间,不存在彼此协同工作的问题。因此,MongoDB所需要配置的mongos server的数量,没有限制。
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6 d% O4 O# J" I 通过以上的介绍,我们对每个组成部分都有了基本的了解,但是涉及到工作的细节,我们尚有诸多疑问,例如,一个chunk的数据太大,如何切分?一个shard数据太多,如何迁移?在replica set中,如何选择primary?server挂了,怎么进行故障恢复?接下来的章节,我们逐个回答这些问题。
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Reference,
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[0] Architectural Overview
9 C" i( P' m' ohttp://www.mongodb.org/display/DOCS/Sharding+Introduction
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